本发明提供了一种基于语音信号时域和频域的特征提取方法,装置,回声消除方法及装置,其中的方法包括:首先将语音信号经过短时傅里叶变换得到时频域特征,然后利用多层卷积神经网络得到中间映射特征,之后基于时域注意力模块得到时间权值向量,并将其扩展到与中间映射特征相同的维度后做哈达玛乘积,得到经过时域加权的映射特征,...
a在音频分类阶段,首先对音频进行预加重和分帧等预处理,接着提取出音频在时域和频域的3个特征:低能量帧率、最大带宽和基音周期可信度标准差,形成特征向量。然后采用支持向量机方法对找到音乐和语音这两类的最优分类面,建立模型,最后带入测试集检验分类效果。 In the audio frequency classification stage, first carri...
1.一种基于KL散度的通信信号图域特征迭代提取方法,其特征在于,包括以下步骤:(1)、通信信号图域映射(1.1)、设置调制类型候选集Mdef,Mdef={M1,M2,...,MK},其中,Mk表示第k种调制类型,k=1,2,...,K,K表示调制类型总数;(1.2)、利用FAM算法计算通信信号x(n)的循环谱其中,α为循环频率,α的取值为[α1,α2...
本发明提供了一种基于语音信号时域和频域的特征提取方法,装置,回声消除方法及装置,其中的方法包括:首先将语音信号经过短时傅里叶变换得到时频域特征,然后利用多层卷积神经网络得到中间映射特征,之后基于时域注意力模块得到时间权值向量,并将其扩展到与中间映射特征相同的维度后做哈达玛乘积,得到经过时域加权的映射特征,然后...